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    <title>论文精读——RIATIG Reliable and Imperceptible Adversarial Text-to-Image Generation with Natural Prompts | J Sir</title>
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                <h2 id="摘要"><a href="#摘要" class="headerlink" title="摘要"></a>摘要</h2><p>文本到图像生成领域在创建高保真和逼真的图像方面取得了显着进步。然而，从对抗的角度对这些模型的稳健性进行了有限的探索。现有研究主要集中在非目标设置上，缺乏对可靠性（攻击成功率）和隐蔽性（不可感知性）的整体考虑。</p>
<p>我们提出了 RIATIG，这是一种通过不显眼的样本对文本到图像模型进行可靠且不易察觉的对抗性攻击。通过将样本制作制定为优化过程并使用基于遗传的方法对其进行求解，我们提出的攻击可以以可靠的方式为文本到图像生成模型生成难以察觉的提示。</p>
<h2 id="引言"><a href="#引言" class="headerlink" title="引言"></a>引言</h2><p>在使用大型数据集和多模态学习（例如，扩散模型）训练的模型的最新进展的推动下，文本到图像生成在合成高保真和逼真图像方面取得了重大进展，如 DALL·E 、DALL·E 2和 Imagen。</p>
<p>生成模型可用于生成个人的合成视频/音频/图像（例如，Deepfakes），或具有有害刻板印象、暴力或淫秽内容的合成内容。为了防止此类有害内容的产生，在公共API（例如DALL·E 2）中部署了内容审核过滤器，以过滤可能导致有害内容的不安全文本提示，但现有的基于模型的文本过滤器仍然容易受到自适应对抗攻击。</p>
<p>然而，对文本到图像生成器的对抗性攻击研究较少。存在两个挑战：</p>
<ul>
<li><p>可靠性</p>
<p>一个重要的不足是现有的作品没有提供一种可靠的方法来找到对抗性的例子。</p>
</li>
<li><p>隐蔽性</p>
<p>现有方法只能制作与正常文本相比看起来不自然或保留相似含义的对抗性样本，使它们很容易被人类检查员过滤和识别。</p>
</li>
</ul>
<p>为了应对这些挑战，我们提出了 RIATIG，这是一种使用自然样本对文本到图像模型进行可靠且不易察觉的对抗性攻击。为实现这一目标，我们首先将对抗性样本的生成制定为优化问题，并应用基于遗传的优化方法来解决它，从而使我们的方法在寻找有效的对抗性样本方面更加可靠。此外，为了提高隐蔽性，我们提出了一种新的文本变异技术来生成在视觉和语义上与其正常版本相似的对抗文本。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603211837676.png" alt="image-20230603211837676"></p>
<p>总的来说，这项工作的贡献总结如下：</p>
<ol>
<li>我们率先系统地分析了文本到图像生成模型在白盒和黑盒设置中的对抗鲁棒性。</li>
<li>我们提出基于遗传的优化方法来可靠地找到自然对抗样本。</li>
<li>评估结果表明，我们的方法实现了更高的成功率和样本质量，提高了改进和确保文本到图像模型稳健性的意识。</li>
</ol>
<h2 id="相关工作"><a href="#相关工作" class="headerlink" title="相关工作"></a>相关工作</h2><p><strong>文本生成图像：</strong></p>
<p>文本到图像生成的研究始于 Mansimov 等人提出的工作，它扩展了 Deep Recurrent Attention Writer (DRAW) 模型，以使用软注意机制对图像说明进行调节。Zhu 等人提出了一种动态记忆 GAN（DM-GAN），它使用记忆网络在每个图像优化过程中动态地写入和读取编码先验。Tao 等人提出了一种深度融合生成对抗网络（DF-GAN），它在文本和视觉特征之间进行深度融合。 DALL·E 是一种在 2.5 亿网络爬虫图像文本对上训练的自回归变换器模型，在 MS-COCO 数据集上实现了零样本高质量图像生成。其更新版本 DALL·E 2 采用对比模型 CLIP。通过提供文本标题并使用扩散模型生成以图像嵌入为条件的图像，DALL·E 2 可以合成出令人惊叹的逼真图像。 Imagen 是另一种最先进的文本到图像生成器，它结合了在文本数据上训练的转换器和高保真扩散模型，实现了非常高的生成性能。</p>
<p><strong>对文本到图像生成器的对抗性攻击：</strong></p>
<p>文本到图像生成的对抗性鲁棒性是一个研究相对较少的主题。</p>
<p>Giannis等人是研究文本到图像生成器漏洞的开创先驱，他们发现可以利用目标图像中的乱码文本作为提示来规避内容过滤器而不是语义上等效的文本。然而，大多数乱码文本并不能可靠地生成特定类别的图像。Milliere 提出了两种制作对抗文本以生成特定图片的方法。第一个解决方案是 macaronic 提示，它组成多语言子词段以生成特定类型的图像。第二种方法是唤起提示，一种使用具有广泛形态特征相似性的提示来生成与真实概念语义一致的图像的策略。</p>
<p>然而，他们的方法是无针对性的，即他们不能生成攻击者选择的特定图像。</p>
<h2 id="系统和威胁模型"><a href="#系统和威胁模型" class="headerlink" title="系统和威胁模型"></a>系统和威胁模型</h2><p><strong>文本生成图像模型：</strong></p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603212857631.png" alt="image-20230603212857631"></p>
<p>上图表示本工作中考虑的文本到图像生成模型的工作机制，由三部分组成：文本编码器、转换网络和解码器。</p>
<p>在文本编码器中，文本提示首先由分词器转换为token。通过查找嵌入模型的映射字典，将每个token映射到文本编码。转换模型将文本编码映射到相应的图像编码，该图像编码捕获文本编码中包含的语义信息。最后，解码器基于图像编码生成图像，该图像是文本提示的视觉表示。</p>
<p><strong>威胁模型：</strong></p>
<p>我们同时考虑白盒和黑盒设置来评估对手的不同能力。在白盒设置中，对手完全了解目标模型，例如模型架构及其参数。在黑盒设置中，对手不知道模型或训练数据的内部信息。它只能使用提供的输入查询模型并获得输出。与分类模型不同，生成模型无法将置信度分数返回给对手。</p>
<h2 id="方法"><a href="#方法" class="headerlink" title="方法"></a>方法</h2><h3 id="问题定义"><a href="#问题定义" class="headerlink" title="问题定义"></a>问题定义</h3><p>文本到图像生成模型 G : X → Y 将文本空间 X 映射到图像空间 Y。由于 G 是在语义对齐的文本图像对上训练的，因此训练有素的模型应该生成与输入语义相同的图像文本。</p>
<p>给定一个任意目标图像 $y_t$，它对应于它的朴素文本提示 $x_t$，对手旨在制作一个对抗性样本 $x^<em>$，生成与 $y_t$ 语义相似的图像，前提是 $x^</em>$ 在语义上与 $x_t$ 不同，足以逃避检测。可以表述为：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603213446533.png" alt="image-20230603213446533"></p>
<p>其中$S_i$是图像的语义相似度函数，$D_t$是衡量文本语义距离的函数，$η$是$x_t$和$x^*$的语义不相似度的阈值。</p>
<h3 id="挑战与概述"><a href="#挑战与概述" class="headerlink" title="挑战与概述"></a>挑战与概述</h3><p><strong>挑战：</strong></p>
<p>设计针对文本到图像模型的可靠且不易察觉的对抗性攻击可能面临多项挑战。</p>
<p>首先，与文本对抗性攻击的现有工作不同，其中模型的输出是有限数量的类别（例如，情感分析中的正面和负面），文本到图像模型的输出是一个具有近乎无限组合的高维连续类。这种特性使得很难衡量攻击的有效性。一种可能的解决方案是测量图像的语义距离，但是，现有方法仅关注类别级语义距离，无法处理复杂的句子上下文相似性。<br>其次，由于单词可以作为句子中的离散token，即使假设对手具有白盒知识，也无法通过计算损失函数相对于输入单词的梯度直接优化输入单词。<br>第三，与可以忽略小扰动的图像域不同，文本域中的任何变化都是可感知的，并且很容易被人类检查者检测到。</p>
<p><strong>攻击概述：</strong></p>
<p>我们采用基于遗传的方法将输入样本迭代优化为目标样本，然后进行质量微调阶段以进一步提高不可感知性。</p>
<p>首先，变异阶段生成大量在语义和视觉上与输入文本相似的变体，然后文本到图像生成模型相应地输出图像。实施相似性测量来计算变异样本的质量，使我们能够选择最佳后代，这些后代将进入交叉阶段以交换所需特征以获得下一轮迭代的更好种群。当生成的图像与目标图像高度相似但对抗性文本与目标文本不同时，循环结束。然后结果样本进入质量微调阶段，我们提出了两种技术来进一步提高对抗样本的不可感知性。</p>
<h3 id="相似度测量"><a href="#相似度测量" class="headerlink" title="相似度测量"></a>相似度测量</h3><p>为了找到合适的度量指标，我们需要考虑视觉空间的自然连续性，并找到图像语义信息的合适表示。最近，OpenAI 提出的 CLIP 已经在大规模（即 4 亿）网络抓取图像文本对上进行了训练，它可以有效地表示与相应文本信息对齐的视觉概念。受其强大功能的启发，我们采用 CLIP 的预训练图像编码器对两幅图像进行编码，然后计算编码向量之间的余弦距离，测量相似度为：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603214132736.png" alt="image-20230603214132736"></p>
<p>同样，我们利用文本编码器对文本进行编码，并计算余弦距离作为它们的语义距离：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603214216586.png" alt="image-20230603214216586"></p>
<p>当语义距离超过某个阈值时，认为两个文本在语义上不相似。</p>
<h3 id="基于遗传的优化"><a href="#基于遗传的优化" class="headerlink" title="基于遗传的优化"></a>基于遗传的优化</h3><p>遗传算法是受自然选择启发的启发式优化方法。通过执行变异和交叉，使候选群体朝着更好的解决方案发展，遗传算法可以有效地搜索大型解决方案空间，使其非常适合多维输入空间的优化。</p>
<p>在这项工作中，我们采用基于遗传的算法来解决目标优化问题。具体来说，优化过程从语义上与目标图像不同的输入文本开始。变异用于生成不同的变体以探索搜索空间并增加种群的多样性。为了生成初始的高质量变体，RIATIG 首先生成大量变异候选者，使交叉和变异的执行更加有效。在每一代中，我们选择适应度得分最高的样本进行交叉和变异，以生成下一代文本样本。两幅图像之间的余弦相似度分数是遗传算法的适应度得分。</p>
<p><strong>交叉方案：</strong></p>
<p>交叉用于在所选种群之间交换理想的性状，从而可能产生更好的种群。对于 RIATIG 中使用的交叉方案，一个新句子是由一对父句子合成的。每个种群被选为父母的概率与他们的适应度得分成正比，从而使有益特征更有可能留下来。</p>
<p><strong>变异方案：</strong></p>
<p>RIATIG 执行句子级变异。每个句子都有一个变异概率$p_m$被选中。$p_m$的正确选择非常关键。当它太高时，有益性状可能会在没有交叉的情况下发生变异，从而产生不了更好的后代。另一方面，非常小的 $p_m$ 将使大多数种群保持不变，从而导致逃脱局部最大值的变异不足。</p>
<p>为了应对挑战，可以使用基于动量变异的方法自适应更新 $p_m$：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603215154105.png" alt="image-20230603215154105"></p>
<p>其中 α 和 β 是比例因子，Si 表示第 i 代种群的最大适应度得分。</p>
<p>变异过程针对每个选定的句子发生，分为两个阶段。在第一阶段，我们识别出原始句子中需要变异的重要词。在第二阶段，我们提出了两种策略来稍微修改一个词，同时保留其语义。</p>
<ul>
<li><p>第一阶段：重要词的选择</p>
<p>由于变异的搜索空间非常巨大、大多数变异变体对提高适应度分数没有显着作用等原因，识别对适应度分数有贡献的最重要的词对于提高变异的有效性至关重要。</p>
<p>当我们假设白盒知识时，可以使用梯度信息来衡量重要性，通过计算每个词的embedding的适应度分数的梯度：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603215509555.png" alt="image-20230603215509555"></p>
<p>我们假设黑盒知识时，通过计算删除单词前后适应度分数的变化来估计单词的重要性，计算过程定义为：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603215619803.png" alt="image-20230603215619803"></p>
<p>之后，我们将重要分数归一化为</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603215701763.png" alt="image-20230603215701763"></p>
<p>那么每个单词 xn 都有 $I_{xn}$ 的概率被选中。</p>
</li>
<li><p>第二阶段：词变异</p>
<p>由于我们的目标是生成在视觉和语义上与人类理解的正常文本相似的对抗文本，因此我们考虑了自然语言处理领域中使用的两种类型的变异策略。</p>
<p>第一个是注入字符级别的拼写错误，模仿人们可能犯的语法错误。基本原理是文本的语义很可能在一些字符更改后得以保留。更具体地说，我们采用三种类型的文本操作：</p>
<ol>
<li>在单词中插入额外的空格；</li>
<li>除了第一个和最后一个字符，随机交换两个字符的位置；</li>
<li>除第一个和最后一个字符外，删除一个随机字符。</li>
</ol>
<p>第二种类型的文本操作是用视觉上或语义上相似的对应物替换字符/单词。对于视觉上相似的替换，我们使用 LEET Speak Alphabet，它以利用字形相似性的方式替换字符。例如，我们可以将字母 l 替换为数字 1，将字母 o 替换为数字 0 等等。</p>
<p>对于语义相似的替换，我们采用 Word2vec 模型将单词转换为嵌入向量，然后计算余弦距离作为相似性度量来选择最近的邻居。</p>
<p>由于优化的搜索空间很大，仅用目标无关的句子替换它会削弱变异，从而很难找到生成更接近目标的图像的变体。为了解决这个问题，我们使用目标句子进行语义替换，过滤掉距离较近的词。</p>
<p>此外，我们采用 WordNet来确定单词的词性（POS）标记，过滤掉具有不同 POS 的候选词以保持语法流畅性。接下来，Google 的十亿词语言模型用于过滤掉不适合上下文环境的词。</p>
<p>为此，我们首先将候选池中的单词与周围的上下文进行匹配，然后计算它们的语言分数来衡量句子的流畅性，保留得分最高的前 N 个单词。</p>
</li>
</ul>
<h3 id="样本质量改进"><a href="#样本质量改进" class="headerlink" title="样本质量改进"></a>样本质量改进</h3><p>在获得对抗样本后，我们基于两个关键观察结果进一步提高了对抗文本的质量。</p>
<p>首先，与名词和动词相比，句子中的预设（例如，on、in 等）对生成图像的语义影响很小。</p>
<p>其次，文本到图像生成模型中的文本嵌入通常使用字典来表示一组有限的可能单词，这意味着故意拼错的词汇表外的单词将被映射到未知单词。</p>
<p>通过第一次观察，我们在句子的不同位置迭代地替换或添加所有预定义的预设并测试它们的自然性。选择自然度最高的预设来改进样本。</p>
<p>然后，我们根据第二次观察进一步微调样本质量。例如，paking 和 parnikg 都是映射到未知的词汇外词，它们被文本到图像生成模型视为相同的词。但是，由于第一个词修饰较少，更接近普通文本，因此是首选。</p>
<h3 id="总结"><a href="#总结" class="headerlink" title="总结"></a>总结</h3><p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603225322876.png" alt="image-20230603225322876"></p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603225339871.png" alt="image-20230603225339871"></p>
<blockquote>
<p>输入：原始文本 x，目标文本 xt 与相关联的目标图像 yt，变异概率 pm，初始种群大小 M 、总种群大小 N 和选定种群大小 K，最大迭代次数 cmax，超参数 α，β。</p>
<p>输出：对抗样本数据集T*</p>
<p>首先通过原始文本x和变异概率pm初始化种群，得到第0代G0。接下来循环：</p>
<p>通过Eq2计算适应度分数Zc（跟两幅图像的余弦分数成反比）；接着对适应度分数从小到大进行排序得到序列Ic；根据选定种群大小K选定这一代适应度分数最高的K个单词；得到这一代种群最大的适应度分数得分sc；基于动量变异的方法更新变异概率pm；归一化得到重要词的选择概率Pc；</p>
<p>接着进入交叉编译阶段：</p>
<p>根据重要词的选择概率Pc抽取两个父母；用父母句子交叉合成一个子句子；以pm的概率变异子句子得到新句子gi；将新句子添加到这一代种群。如果新句子生成的图像与目标图像高度相似但对抗性文本与目标文本不同时，加入对抗样本数据集T，循环结束。</p>
<p>最后将得到的对抗样本数据集经过我们的质量微调生成最终的T*</p>
</blockquote>
<h2 id="实验"><a href="#实验" class="headerlink" title="实验"></a>实验</h2><h3 id="实验设置"><a href="#实验设置" class="headerlink" title="实验设置"></a>实验设置</h3><p><strong>数据集：</strong>我们从 Microsoft COCO 数据集中选择初始文本、目标文本和目标图像，该数据集是训练和评估文本到图像生成模型的流行基准。</p>
<p><strong>目标模型：</strong></p>
<p>为了评估我们提出的攻击的性能，我们选择了三个具有代表性的公共文本到图像生成模型：AttnGAN 、DM-GAN 和 DF-GAN 。其官方 GitHub 存储库有预训练模型，我们作为白盒攻击。</p>
<p>我们还选择了三个大型专有模型：DALL·E 、DALL·E 2 和 Imagen。以上均未正式发布其预训练模型，我们用作黑盒攻击。</p>
<p><strong>评估设置：</strong></p>
<p>我们将初始种群大小 M 、总种群大小 N 和选定种群大小 K 分别设置为 300、50 和 25。初始变异概率 pm 设置为 0.8。为每个模型生成十个对抗性样本。</p>
<p>对于每一代，我们从 COCO 数据集中随机选择一个目标图像和一个语义无关的文本。例如，我们选择目标图像的意思是a clock is flying in the blue sky，原文是a red double decker bus parking in let。</p>
<p><strong>与基线的比较：</strong></p>
<p>只有两项相关研究针对文本到图像生成模型进行有针对性的对抗性攻击。对 DALL·E 2 的隐藏词汇攻击（HiddVocab）、针对 DALL·E mini 和 DALL·E 2 的马卡龙提示（MacPromp）和唤起提示（EvoPromp）攻击。为了进行全面比较，我们还包括基于同源替换的攻击（HomoSubs），可导致图像内容混淆。我们还包括文本对抗攻击TextFooler，由于他们的攻击不涉及图像生成，我们更改后验任务以匹配我们的设置并应用我们提出的相似性度量来指导优化。</p>
<h3 id="评估指标"><a href="#评估指标" class="headerlink" title="评估指标"></a>评估指标</h3><p>为了证明我们攻击的有效性，我们评估了攻击有效性和对抗样本不可感知性。不可感知性度量由两部分组成：语义相似度和句子自然度。</p>
<p><strong>生成图像的有效性：</strong></p>
<p>我们采用 R-precision，一种在文本到图像生成模型中广泛使用的指标来测量生成的图像是否与给定的文本描述在语义上对齐。我们检查排名靠前的 R 检索结果，并在检索中出现基本事实时认为我们的攻击成功。我们评估 R 为 1 (R-1) 和 R 为 3 (R-3) 时的有效性。</p>
<p><strong>句子语义：</strong></p>
<p>我们首先采用通用句子编码器将对抗句子和目标句子编码为高维向量，然后计算它们的余弦相似度得分来衡量语义相似度。</p>
<p><strong>句子自然度：</strong></p>
<p>对抗样本应该看起来很自然，类似于现实世界中的正常句子。在我们的实验中，我们使用 GPT-2 计算对抗性样本的困惑度 (PPL)，代表了对抗样本的流畅度。一般来说，PPL 越低的样品越自然。</p>
<h3 id="评估结果"><a href="#评估结果" class="headerlink" title="评估结果"></a>评估结果</h3><p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603223428726.png" alt="image-20230603223428726"></p>
<p><strong>白盒攻击：</strong></p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603222548583.png" alt="image-20230603222548583"></p>
<p>可以看出，RIATIG 在 DM-GAN 和 DF-GAN 中成功生成了所有对抗样本。此外，低语义距离意味着对抗性文本与用于生成目标图像的文本之间的语义相关性较低。低 PPL 意味着我们的对抗文本与普通文本相比更加流畅和自然。</p>
<p><strong>黑盒攻击：</strong></p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603222938453.png" alt="image-20230603222938453"></p>
<p>与基线方法相比，RIATIG 实现了较高的 R 精度。 HomoSubs 和 TextFooler 专为无针对性攻击而设计，无法轻松适应有针对性的攻击。由于其松散的语言方法，MacPromp 和 EvoPromp 并不总是保证找到一个对抗性的例子。</p>
<h3 id="消融研究"><a href="#消融研究" class="headerlink" title="消融研究"></a>消融研究</h3><p><strong>变异策略的有效性：</strong></p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603224218004.png" alt="image-20230603224218004"></p>
<p>上表表明我们的突变明显优于随机突变，特别是在黑盒设置中。</p>
<p><strong>目标图像的影响：</strong></p>
<p>为了进一步分析目标图像选择对攻击性能的影响，我们对样本训练过程进行了十次实验，每个实验都使用具有相同语义的不同目标图像。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603224401164.png" alt="image-20230603224401164"></p>
<p>结果表明我们的攻击在不同的目标图像中表现出高鲁棒性。</p>
<p><strong>样本生成的稳健性：</strong></p>
<p>RIATIG 的一个重要特性是，当用作提示时，对抗性文本可以可靠地与特定的视觉概念相关联。我们评估了 DALL·E mini、DALL·E 2 和 Imagen 的样本稳健性。具体来说，我们将相同的对抗文本输入目标模型十次，并计算平均 R 精度。结果表明 RIATIG 可以达到 100% R-3。</p>
<p><strong>不同的替代方法：</strong></p>
<p>在我们的变异策略中，最重要的部分之一是语义词替换，这对于优化适应度分数和提高样本质量至关重要。为了确定合适的替代方法，我们评估了三种不同的方法，即 Glove 模型、WordNet 模型 和 Word2vec 模型 。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230603224724885.png" alt="image-20230603224724885"></p>
<h2 id="讨论"><a href="#讨论" class="headerlink" title="讨论"></a>讨论</h2><p><strong>安全影响：</strong></p>
<p>为了防止恶意使用文本到图像生成模型，例如传播错误信息（例如，deepfake），生成有偏见和不适当的内容（例如歧视、色情、暴力），内容审核过滤器被部署到过滤有害输入。然而，正如我们所展示的，可以制作一个完全不相关的句子来生成具有黑盒知识的目标图像。因此，重要的是要考虑最新人工智能模型的安全风险。</p>
<p><strong>可能的防御：</strong></p>
<p>首先，可以部署基于规则的文本过滤器，以在生成图像之前删除冗余空格和错误单词。为了评估这种防御，我们使用 Grammarly 测试了对抗文本，发现 20% 的样本可以绕过文本过滤。</p>
<p>其次，可以考虑使用图像过滤器来防止向用户显示有害图像。然而，训练这样的图像过滤器可能需要在收集大量数据集方面付出不小的努力。</p>
<p>另一种可能的防御机制在于通过对抗训练增强文本到图像生成模型，这是针对图像和文本域中的对抗性样本的最有效防御方法之一 。</p>

                
            </div>
            <hr/>

            

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                                <a href="/tags/%E5%AF%B9%E6%8A%97%E6%94%BB%E5%87%BB/">
                                    <span class="chip bg-color">对抗攻击</span>
                                </a>
                            
                                <a href="/tags/%E6%9C%9F%E5%88%8A%E8%AE%BA%E6%96%87/">
                                    <span class="chip bg-color">期刊论文</span>
                                </a>
                            
                                <a href="/tags/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">
                                    <span class="chip bg-color">提示学习</span>
                                </a>
                            
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    #reward {
        margin: 40px 0;
        text-align: center;
    }

    #reward .reward-link {
        font-size: 1.4rem;
        line-height: 38px;
    }

    #reward .btn-floating:hover {
        box-shadow: 0 6px 12px rgba(0, 0, 0, 0.2), 0 5px 15px rgba(0, 0, 0, 0.2);
    }

    #rewardModal {
        width: 320px;
        height: 350px;
    }

    #rewardModal .reward-title {
        margin: 15px auto;
        padding-bottom: 5px;
    }

    #rewardModal .modal-content {
        padding: 10px;
    }

    #rewardModal .close {
        position: absolute;
        right: 15px;
        top: 15px;
        color: rgba(0, 0, 0, 0.5);
        font-size: 1.3rem;
        line-height: 20px;
        cursor: pointer;
    }

    #rewardModal .close:hover {
        color: #ef5350;
        transform: scale(1.3);
        -moz-transform:scale(1.3);
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        -o-transform:scale(1.3);
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    #rewardModal .reward-tabs {
        margin: 0 auto;
        width: 210px;
    }

    .reward-tabs .tabs {
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        margin: 10px auto;
        padding-left: 0;
    }

    .reward-content ul {
        padding-left: 0 !important;
    }

    .reward-tabs .tabs .tab {
        height: 38px;
        line-height: 38px;
    }

    .reward-tabs .tab a {
        color: #fff;
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    .reward-tabs .tab a:hover {
        background-color: #ccc;
        color: #fff;
    }

    .reward-tabs .wechat-tab .active {
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    .reward-tabs .reward-img {
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        height: 210px;
    }
</style>

<div id="reward">
    <a href="#rewardModal" class="reward-link modal-trigger btn-floating btn-medium waves-effect waves-light red">赏</a>

    <!-- Modal Structure -->
    <div id="rewardModal" class="modal">
        <div class="modal-content">
            <a class="close modal-close"><i class="fas fa-times"></i></a>
            <h4 class="reward-title">你的赏识是我前进的动力</h4>
            <div class="reward-content">
                <div class="reward-tabs">
                    <ul class="tabs row">
                        <li class="tab col s6 alipay-tab waves-effect waves-light"><a href="#alipay">支付宝</a></li>
                        <li class="tab col s6 wechat-tab waves-effect waves-light"><a href="#wechat">微 信</a></li>
                    </ul>
                    <div id="alipay">
                        <img src="/medias/reward/alipay.jpg" class="reward-img" alt="支付宝打赏二维码">
                    </div>
                    <div id="wechat">
                        <img src="/medias/reward/wechat.png" class="reward-img" alt="微信打赏二维码">
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
</div>

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    $(function () {
        $('.tabs').tabs();
    });
</script>

            
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<article id="prenext-posts" class="prev-next articles">
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                <a href="/2023/06/14/lun-wen-jing-du-black-box-adversarial-prompting-for-foundation-models/">
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                        <img src="/medias/featureimages/2.jpg" class="responsive-img" alt="论文精读——Black Box Adversarial Prompting for Foundation Models">
                        
                        <span class="card-title">论文精读——Black Box Adversarial Prompting for Foundation Models</span>
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                    <div class="publish-info">
                        <span class="publish-date">
                            <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2023-06-14
                        </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-user fa-fw"></i>
                            J Sir
                            
                        </span>
                    </div>
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                    <a href="/tags/%E5%AF%B9%E6%8A%97%E6%94%BB%E5%87%BB/">
                        <span class="chip bg-color">对抗攻击</span>
                    </a>
                    
                    <a href="/tags/%E6%9C%9F%E5%88%8A%E8%AE%BA%E6%96%87/">
                        <span class="chip bg-color">期刊论文</span>
                    </a>
                    
                    <a href="/tags/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">
                        <span class="chip bg-color">提示学习</span>
                    </a>
                    
                </div>
                
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                <a href="/2023/05/23/lun-wen-jing-du-decoupling-knowledge-from-memorization-retrieval-augmented-prompt-learning/">
                    <div class="card-image">
                        
                        
                        <img src="/medias/featureimages/1.jpg" class="responsive-img" alt="论文精读——Decoupling Knowledge from Memorization Retrieval-augmented Prompt Learning">
                        
                        <span class="card-title">论文精读——Decoupling Knowledge from Memorization Retrieval-augmented Prompt Learning</span>
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                </a>
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                    </div>
                    <div class="publish-info">
                            <span class="publish-date">
                                <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2023-05-23
                            </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-user fa-fw"></i>
                            J Sir
                            
                        </span>
                    </div>
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                    <a href="/tags/%E6%9C%9F%E5%88%8A%E8%AE%BA%E6%96%87/">
                        <span class="chip bg-color">期刊论文</span>
                    </a>
                    
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                        <span class="chip bg-color">提示学习</span>
                    </a>
                    
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        </div>
        
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<!-- 代码块功能依赖 -->
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<!-- 代码语言 -->

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<!-- 代码块复制 -->

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<!-- 代码块收缩 -->

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    </div>
    <div id="toc-aside" class="expanded col l3 hide-on-med-and-down">
        <div class="toc-widget card" style="background-color: white;">
            <div class="toc-title"><i class="far fa-list-alt"></i>&nbsp;&nbsp;目录</div>
            <div id="toc-content"></div>
        </div>
    </div>
</div>

<!-- TOC 悬浮按钮. -->

<div id="floating-toc-btn" class="hide-on-med-and-down">
    <a class="btn-floating btn-large bg-color">
        <i class="fas fa-list-ul"></i>
    </a>
</div>


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    $(function () {
        tocbot.init({
            tocSelector: '#toc-content',
            contentSelector: '#articleContent',
            headingsOffset: -($(window).height() * 0.4 - 45),
            collapseDepth: Number('0'),
            headingSelector: 'h1, h2, h3, h4, h5'
        });

        // modify the toc link href to support Chinese.
        let i = 0;
        let tocHeading = 'toc-heading-';
        $('#toc-content a').each(function () {
            $(this).attr('href', '#' + tocHeading + (++i));
        });

        // modify the heading title id to support Chinese.
        i = 0;
        $('#articleContent').children('h1, h2, h3, h4, h5').each(function () {
            $(this).attr('id', tocHeading + (++i));
        });

        // Set scroll toc fixed.
        let tocHeight = parseInt($(window).height() * 0.4 - 64);
        let $tocWidget = $('.toc-widget');
        $(window).scroll(function () {
            let scroll = $(window).scrollTop();
            /* add post toc fixed. */
            if (scroll > tocHeight) {
                $tocWidget.addClass('toc-fixed');
            } else {
                $tocWidget.removeClass('toc-fixed');
            }
        });

        
        /* 修复文章卡片 div 的宽度. */
        let fixPostCardWidth = function (srcId, targetId) {
            let srcDiv = $('#' + srcId);
            if (srcDiv.length === 0) {
                return;
            }

            let w = srcDiv.width();
            if (w >= 450) {
                w = w + 21;
            } else if (w >= 350 && w < 450) {
                w = w + 18;
            } else if (w >= 300 && w < 350) {
                w = w + 16;
            } else {
                w = w + 14;
            }
            $('#' + targetId).width(w);
        };

        // 切换TOC目录展开收缩的相关操作.
        const expandedClass = 'expanded';
        let $tocAside = $('#toc-aside');
        let $mainContent = $('#main-content');
        $('#floating-toc-btn .btn-floating').click(function () {
            if ($tocAside.hasClass(expandedClass)) {
                $tocAside.removeClass(expandedClass).hide();
                $mainContent.removeClass('l9');
            } else {
                $tocAside.addClass(expandedClass).show();
                $mainContent.addClass('l9');
            }
            fixPostCardWidth('artDetail', 'prenext-posts');
        });
        
    });
</script>

    

</main>


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    MathJax.Hub.Config({
        tex2jax: {inlineMath: [['$', '$'], ['\(', '\)']]}
    });
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    .aplayer .aplayer-lrc p {
        
        display: none;
        
        font-size: 12px;
        font-weight: 700;
        line-height: 16px !important;
    }

    .aplayer .aplayer-lrc p.aplayer-lrc-current {
        
        display: none;
        
        font-size: 15px;
        color: #42b983;
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    }

    .aplayer.aplayer-fixed.aplayer-narrow .aplayer-body:hover {
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    }

    
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            Copyright&nbsp;&copy;
            
                <span id="year">2020-2023</span>
            
            <span id="year">2020</span>
            <a href="/about" target="_blank">J Sir</a>
            |&nbsp;Powered by&nbsp;<a href="https://hexo.io/" target="_blank">Hexo</a>
            |&nbsp;Theme&nbsp;<a href="https://github.com/blinkfox/hexo-theme-matery" target="_blank">Matery</a>
            <br>
            
            &nbsp;<i class="fas fa-chart-area"></i>&nbsp;站点总字数:&nbsp;<span
                class="white-color">300.9k</span>&nbsp;字
            
            
            
            
            
            
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                    class="white-color"></span>&nbsp;人
            </span>
            
            <br>
            
            <br>
            
        </div>
        <div class="col s12 m4 l4 social-link social-statis">


    <a href="mailto:2065373132@qq.com" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="邮件联系我" data-position="top" data-delay="50">
        <i class="fas fa-envelope-open"></i>
    </a>







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    </div>
</footer>

<div class="progress-bar"></div>


    <!-- 搜索遮罩框 -->
<div id="searchModal" class="modal">
    <div class="modal-content">
        <div class="search-header">
            <span class="title"><i class="fas fa-search"></i>&nbsp;&nbsp;搜索</span>
            <input type="search" id="searchInput" name="s" placeholder="请输入搜索的关键字"
                   class="search-input">
        </div>
        <div id="searchResult"></div>
    </div>
</div>

<script type="text/javascript">
$(function () {
    var searchFunc = function (path, search_id, content_id) {
        'use strict';
        $.ajax({
            url: path,
            dataType: "xml",
            success: function (xmlResponse) {
                // get the contents from search data
                var datas = $("entry", xmlResponse).map(function () {
                    return {
                        title: $("title", this).text(),
                        content: $("content", this).text(),
                        url: $("url", this).text()
                    };
                }).get();
                var $input = document.getElementById(search_id);
                var $resultContent = document.getElementById(content_id);
                $input.addEventListener('input', function () {
                    var str = '<ul class=\"search-result-list\">';
                    var keywords = this.value.trim().toLowerCase().split(/[\s\-]+/);
                    $resultContent.innerHTML = "";
                    if (this.value.trim().length <= 0) {
                        return;
                    }
                    // perform local searching
                    datas.forEach(function (data) {
                        var isMatch = true;
                        var data_title = data.title.trim().toLowerCase();
                        var data_content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "").toLowerCase();
                        var data_url = data.url;
                        data_url = data_url.indexOf('/') === 0 ? data.url : '/' + data_url;
                        var index_title = -1;
                        var index_content = -1;
                        var first_occur = -1;
                        // only match artiles with not empty titles and contents
                        if (data_title !== '' && data_content !== '') {
                            keywords.forEach(function (keyword, i) {
                                index_title = data_title.indexOf(keyword);
                                index_content = data_content.indexOf(keyword);
                                if (index_title < 0 && index_content < 0) {
                                    isMatch = false;
                                } else {
                                    if (index_content < 0) {
                                        index_content = 0;
                                    }
                                    if (i === 0) {
                                        first_occur = index_content;
                                    }
                                }
                            });
                        }
                        // show search results
                        if (isMatch) {
                            str += "<li><a href='" + data_url + "' class='search-result-title'>" + data_title + "</a>";
                            var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "");
                            if (first_occur >= 0) {
                                // cut out 100 characters
                                var start = first_occur - 20;
                                var end = first_occur + 80;
                                if (start < 0) {
                                    start = 0;
                                }
                                if (start === 0) {
                                    end = 100;
                                }
                                if (end > content.length) {
                                    end = content.length;
                                }
                                var match_content = content.substr(start, end);
                                // highlight all keywords
                                keywords.forEach(function (keyword) {
                                    var regS = new RegExp(keyword, "gi");
                                    match_content = match_content.replace(regS, "<em class=\"search-keyword\">" + keyword + "</em>");
                                });

                                str += "<p class=\"search-result\">" + match_content + "...</p>"
                            }
                            str += "</li>";
                        }
                    });
                    str += "</ul>";
                    $resultContent.innerHTML = str;
                });
            }
        });
    };

    searchFunc('/search.xml', 'searchInput', 'searchResult');
});
</script>

    <!-- 回到顶部按钮 -->
<div id="backTop" class="top-scroll">
    <a class="btn-floating btn-large waves-effect waves-light" href="#!">
        <i class="fas fa-arrow-up"></i>
    </a>
</div>


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